人工智能應(yīng)用技術(shù)大學(xué)生論文(2)
人工智能應(yīng)用技術(shù)大學(xué)生論文
人工智能應(yīng)用技術(shù)大學(xué)生論文篇二
人工智能技術(shù)在建筑領(lǐng)域的應(yīng)用
摘要：所謂人工智能技術(shù)，是指一門由控制論、計算機(jī)科學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、信息論、心理學(xué)等學(xué)科相互滲透所和發(fā)展所形成的綜合性學(xué)科。隨著該學(xué)科的不斷發(fā)展，其在建筑領(lǐng)域的應(yīng)用范圍也不斷擴(kuò)大，極大的促進(jìn)了我國建筑行業(yè)從傳統(tǒng)運(yùn)作走向現(xiàn)代管理和經(jīng)營。文章首先對人工智能技術(shù)進(jìn)行了簡要介紹，并從五個方面對該技術(shù)在建筑領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)行了討論。
關(guān)鍵詞：人工智能;建筑領(lǐng)域;計算機(jī);應(yīng)用。
1 引言
所謂人工智能技術(shù)，是指一門由控制論、計算機(jī)科學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、信息論、心理學(xué)等學(xué)科相互滲透所和發(fā)展所形成的綜合性學(xué)科。雖然學(xué)術(shù)界對于人工智能的定義在經(jīng)過長久的爭論之后仍然沒有得出一個準(zhǔn)確的定義，但是從本質(zhì)上來看，人工智能技術(shù)就是通過研究和制造人工智能系統(tǒng)和機(jī)器來模擬人類智能行為，從而使人類智能得到延伸的一門學(xué)科。該學(xué)科通過計算機(jī)來完成智能系統(tǒng)的構(gòu)建，并以此來實現(xiàn)定理的自動證明、程序的自動射擊、語言的自動理解、模式的自動識別等智能活動。由于研究者對于人工智能的理解存在差異，所以就形成了不同的人工智能研究途徑，其主要有三種，分別是聯(lián)接主義途徑、符號主義途徑和行為主義途徑。
其中，聯(lián)接主義途徑于1943年提出，它主要通過神經(jīng)元來對腦模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行研究，不過目前仍處于基礎(chǔ)性的研究階段。符號主義途徑是基于物理符號系統(tǒng)假設(shè)提出的，從上世紀(jì)30年代開始應(yīng)用于智能行為的描述中，目前很多的自然語言理解系統(tǒng)、專家系統(tǒng)都是基于該觀點研制的。行為主義途徑的支持者則認(rèn)為人工智能源于控制論，在該理論的指導(dǎo)下，研究人員于上世紀(jì)80年代成功構(gòu)建了智能機(jī)器人系統(tǒng)，布魯克斯的六足行走機(jī)器人是其中的杰出代表。
2 人工智能技術(shù)在建筑領(lǐng)域的應(yīng)用
2.1 在建筑設(shè)計中的應(yīng)用
在過去相當(dāng)長的一段時間內(nèi)，建筑設(shè)計師們都通過AutoCAD軟件來完成有關(guān)繪圖工作，但是這并不能從真正意義上體現(xiàn)出建筑設(shè)計，設(shè)計師們的靈感、創(chuàng)意、創(chuàng)新也無法通過AutoCAD得到更加全面的體現(xiàn)。隨著人工智能技術(shù)在建筑設(shè)計行業(yè)中應(yīng)用的不斷深入，現(xiàn)在的設(shè)計師中的絕大多數(shù)都開始應(yīng)用能夠在設(shè)計全稱提供二維圖形描述和三維空間表現(xiàn)的理論及技術(shù)來完成日常工作，不僅提高了工作效率，也使得建筑設(shè)計的特點得到了更好的體現(xiàn)。
例如，Arch2010就是一款基于AutoCAD2002―2010平臺的，專為建筑設(shè)計工作而量身打造的CAD系統(tǒng)，它集人性化、數(shù)字化、可視化、參數(shù)化、智能化于一身，將建筑構(gòu)件作為最基本的設(shè)計單元，采用了非常先進(jìn)的自定義對象核心技術(shù)，實現(xiàn)了二維圖形與三維模型的同步。
此類系統(tǒng)的使用讓建筑設(shè)計師再也不必趴在桌子上完成繪圖工作，讓他們的創(chuàng)意和設(shè)想能夠得到更完美的發(fā)揮和實現(xiàn)。工程圖檔也不再是以往那種抽象的線條堆積，而是通過數(shù)字化技術(shù)轉(zhuǎn)化成了直觀的、可視的建筑模型，真正做到了構(gòu)件關(guān)聯(lián)智能化、構(gòu)件創(chuàng)建參數(shù)化以及設(shè)計過程可視化。
2.2 在施工管理中的應(yīng)用
工作人員在以往開展建筑工程施工管理工作的時候，主要是依靠手寫、手繪的方式來完成有關(guān)施工檔案的記錄和施工平面圖的繪制，而隨著人工智能技術(shù)在建筑領(lǐng)域里應(yīng)用范圍的不斷擴(kuò)大，綜合采用數(shù)理邏輯學(xué)、運(yùn)籌學(xué)、人工智能等手段來進(jìn)行施工管理已經(jīng)得到了認(rèn)可和普及。目前比較流行的基于C/S環(huán)境開發(fā)的建筑施工管理系統(tǒng)，已經(jīng)涵蓋了包括分包合同管理、施工人員管理、原材料供應(yīng)商管理、固定資產(chǎn)管理、企業(yè)財務(wù)管理、員工考勤管理、施工進(jìn)度管理等方方面面，使對供應(yīng)商和分包商的管理工作得到了進(jìn)一步的細(xì)化，從而使原材料的進(jìn)離場、分包商及員工管理工作更加科學(xué)、準(zhǔn)確、快捷，實現(xiàn)了資金流、物資流、業(yè)務(wù)流的有機(jī)結(jié)合。
另外，建筑施工管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫也非常強(qiáng)大，具有極為強(qiáng)勁的數(shù)據(jù)處理和儲存能力，不僅性能穩(wěn)定，升級和日常維護(hù)也非?？旖莘奖?。另外，針對建筑施工人流復(fù)雜、密集的特點，系統(tǒng)還相應(yīng)設(shè)置了權(quán)限管理功能，保障了施工管理數(shù)據(jù)的安全和準(zhǔn)確性。
2.3 在建筑施工中的應(yīng)用
人工智能技術(shù)在建筑施工中的應(yīng)用主要集中在砼強(qiáng)度分析的工作中。一般來說，28天抗壓強(qiáng)度是衡量砼自身性能的重要指標(biāo)，如果能夠提前對砼的28天強(qiáng)度值進(jìn)行預(yù)測，工作人員就可以采取相應(yīng)的措施對其進(jìn)行控制，進(jìn)而提高砼的質(zhì)量。在以往的工作中，工作人員往往采用基于數(shù)理統(tǒng)計的線性回歸方式對砼的28天強(qiáng)度進(jìn)行預(yù)測，但是對于商品砼來說，由于其中摻雜了大量的粉煤灰，因此砼各組材料與抗壓強(qiáng)度之間的關(guān)系往往表現(xiàn)為明顯的非線性關(guān)系，通過傳統(tǒng)方式所得到的預(yù)測結(jié)果存在著很大的誤差。
在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用于砼性能預(yù)測方面，我國天津大學(xué)的張勝利將傳統(tǒng)的BP網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測結(jié)果與3中不同輸入模型的RBF網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果進(jìn)行了比較和分析，最終證明了RBF網(wǎng)絡(luò)模型具有較強(qiáng)的泛化能力和極高的預(yù)測精確度，是一種新型的、有效的分析商品砼性能的方法。
2.4 在建筑結(jié)構(gòu)中的應(yīng)用
汶川地震的發(fā)生以及這場地震所造成的嚴(yán)重危害，讓建筑結(jié)構(gòu)控制及健康診斷工作得到了前所未有的關(guān)注，以往建筑行業(yè)所采用的結(jié)構(gòu)系統(tǒng)辨識方法存在著抗噪聲能力差、適用范圍較窄、難以進(jìn)行線性識別的缺點，讓此項工作的有效開展受到了極大的限制。近年來，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，出現(xiàn)了一種新型的基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)辨識方法，該方法通過模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所具有的學(xué)習(xí)及非線性映射能力來獲得實測結(jié)構(gòu)動力響應(yīng)數(shù)據(jù)，并以此構(gòu)建起建筑結(jié)構(gòu)的動力特征模型。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)ㄖY(jié)構(gòu)在任意動力荷載情況下的動力響應(yīng)進(jìn)行非常準(zhǔn)確的預(yù)測，因此廣泛的應(yīng)用于建筑結(jié)構(gòu)的健康診斷以及振動控制當(dāng)中，具有很強(qiáng)的實用性和可擴(kuò)展性。
2.5 在建筑電氣中的應(yīng)用
隨著我國建筑業(yè)的迅速發(fā)展，行業(yè)的總體能耗急劇攀升，有一段時間在總能耗中所占的比例甚至超過了30%，所以，實行建筑節(jié)能對于實現(xiàn)我國的節(jié)能減排目標(biāo)無疑具有巨大的促進(jìn)作用，而電氣節(jié)能技術(shù)則是當(dāng)前效果最為顯著的節(jié)能方式之一。
電氣節(jié)能的評估模型建立之后，可以使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對其進(jìn)行訓(xùn)練，提升其評估的準(zhǔn)確性和網(wǎng)絡(luò)泛化性，使建筑節(jié)能改造工作的實施能夠具有更多的科學(xué)依據(jù)。其中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法就是一種能夠?qū)⑤斎?輸出問題轉(zhuǎn)化為線性問題的學(xué)習(xí)方法。傳統(tǒng)的BP網(wǎng)絡(luò)采用的是梯度下降法，該方法的學(xué)習(xí)速率是保持不變的，同時訓(xùn)練所需的時間較長，且在學(xué)習(xí)過程中可能發(fā)生局部收斂的情況;改進(jìn)型的BP算法和L-M反算法則增加了動量因子，無論是在穩(wěn)定性還是收斂性方面，都要優(yōu)于傳統(tǒng)的BP算法，因此廣泛的應(yīng)用于當(dāng)前建筑電氣節(jié)能評估模型的構(gòu)建工作中。
使用該方法構(gòu)建的建筑電氣節(jié)能評估模型的權(quán)重，能夠以相對聯(lián)系的方式隱藏于網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中，這種評價方式更加科學(xué)、簡單、適用，所評估模型的適用范圍也更為廣泛。
3 結(jié)束語
經(jīng)過不斷的發(fā)展，建筑業(yè)目前已經(jīng)成為了我國的支柱產(chǎn)業(yè)之一，無論是從建筑業(yè)的自身發(fā)展，還是從時代發(fā)展的要求來看，進(jìn)一步加強(qiáng)人工智能技術(shù)在建筑業(yè)的應(yīng)用都是行業(yè)能夠擺脫傳統(tǒng)的運(yùn)作模式走向現(xiàn)代化經(jīng)營和管理的必由之路。這就要求行業(yè)的決策者、管理人員和技術(shù)人員更新思想、轉(zhuǎn)變觀念，對人工智能技術(shù)給予充分的重視，并加強(qiáng)在這方面的資金、技術(shù)和培訓(xùn)的投入，從而使我國的建筑行業(yè)能夠在更短的時間內(nèi)走向現(xiàn)代化和智能化。
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